例: AI SDK v5 との統合

この例では、Mastra エージェントを AI SDK v5 と統合し、最新のストリーミング対応チャットインターフェースを構築する方法を紹介します。リアルタイムの会話機能、永続メモリ、さらに実験的な streamVNext メソッドによる AI SDK v5 形式対応のツール連携を備えた、完成度の高い Next.js アプリケーションを実装しています。

主な機能

ストリーミングチャットインターフェース: AI SDK v5 の useChat フックによるリアルタイム対話
Mastra エージェントの統合: カスタムツールと OpenAI GPT-4o を活用した天気エージェント
永続メモリ: 会話履歴を LibSQL に永続化
互換レイヤー: Mastra と AI SDK v5 のストリームをシームレスに連携
ツール統合: リアルタイムなデータ取得に対応するカスタム天気ツール

Mastra の設定

まず、メモリとツールを使って Mastra エージェントをセットアップします。

src/mastra/index.ts


import { ConsoleLogger } from "@mastra/core/logger";
import { Mastra } from "@mastra/core/mastra";
import { weatherAgent } from "./agents";
 
export const mastra = new Mastra({
  agents: { weatherAgent },
  logger: new ConsoleLogger(),
  // aiSdkCompat: "v4", // オプション: 追加の互換性のため
});

src/mastra/agents/index.ts


import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { Memory } from "@mastra/memory";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { weatherTool } from "../tools";
 
export const memory = new Memory({
  storage: new LibSQLStore({
    url: `file:./mastra.db`,
  }),
  options: {
    semanticRecall: false,
    workingMemory: {
      enabled: false,
    },
    lastMessages: 5
  },
});
 
export const weatherAgent = new Agent({
  name: "Weather Agent",
  instructions: `
    あなたは正確な気象情報を提供する、頼れる天気アシスタントです。
 
    主な役割は、特定の場所の天気情報をユーザーが取得できるように支援することです。回答する際は次を守ってください:
    - 場所が指定されていない場合は、必ず場所を尋ねる
    - 湿度、風の状況、降水量などの関連情報を含める
    - 簡潔でありながら要点を押さえた回答にする
 
    現在の天気データを取得するには weatherTool を使用してください。
  `,
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  tools: {
    weatherTool,
  },
  memory,
});

カスタム天気ツール

リアルタイムの天気データを取得するツールを作成します：

src/mastra/tools/index.ts


import { createTool } from '@mastra/core/tools';
import { z } from 'zod';
 
export const weatherTool = createTool({
  id: 'get-weather',
  description: '指定した場所の現在の天気を取得します',
  inputSchema: z.object({
    location: z.string().describe('都市名'),
  }),
  outputSchema: z.object({
    temperature: z.number(),
    feelsLike: z.number(),
    humidity: z.number(),
    windSpeed: z.number(),
    windGust: z.number(),
    conditions: z.string(),
    location: z.string(),
  }),
  execute: async ({ context }) => {
    return await getWeather(context.location);
  },
});
 
const getWeather = async (location: string) => {
  // ジオコーディング API の呼び出し
  const geocodingUrl = `https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search?name=${encodeURIComponent(location)}&count=1`;
  const geocodingResponse = await fetch(geocodingUrl);
  const geocodingData = await geocodingResponse.json();
 
  if (!geocodingData.results?.[0]) {
    throw new Error(`Location '${location}' not found`);
  }
 
  const { latitude, longitude, name } = geocodingData.results[0];
 
  // 天気 API の呼び出し
  const weatherUrl = `https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=${latitude}&longitude=${longitude}&current=temperature_2m,apparent_temperature,relative_humidity_2m,wind_speed_10m,wind_gusts_10m,weather_code`;
  const response = await fetch(weatherUrl);
  const data = await response.json();
 
  return {
    temperature: data.current.temperature_2m,
    feelsLike: data.current.apparent_temperature,
    humidity: data.current.relative_humidity_2m,
    windSpeed: data.current.wind_speed_10m,
    windGust: data.current.wind_gusts_10m,
    conditions: getWeatherCondition(data.current.weather_code),
    location: name,
  };
};

Next.js API ルート

ストリーミングチャットエンドポイント

実験的な streamVNext を使い、AI SDK v5 形式で Mastra エージェントのレスポンスをストリーミングする API ルートを作成します:

app/api/chat/route.ts


import { mastra } from "@/src/mastra";
 
const myAgent = mastra.getAgent("weatherAgent");
 
export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();
 
  // Use streamVNext with AI SDK v5 format (experimental)
  const stream = await myAgent.streamVNext(messages, {
    format: 'aisdk',  // Enable AI SDK v5 compatibility
    memory: {
      thread: "user-session", // 実際のユーザー/セッション ID を使用
      resource: "weather-chat",
    },
  });
 
  // すでに AI SDK v5 形式のストリームです
  return stream.toUIMessageStreamResponse();
}

初期チャット履歴

Mastra Memory から会話履歴を読み込みます:

app/api/initial-chat/route.ts


import { mastra } from "@/src/mastra";
import { NextResponse } from "next/server";
import { convertMessages } from "@mastra/core/agent"
 
const myAgent = mastra.getAgent("weatherAgent");
 
export async function GET() {
  const result = await myAgent.getMemory()?.query({
    threadId: "user-session",
  });
 
  const messages = convertMessages(result?.uiMessages || []).to('AIV5.UI');
  return NextResponse.json(messages);
}

React チャットインターフェース

AI SDK v5 の useChat フックを使ってフロントエンドを構築します：

app/page.tsx


"use client";
 
import { Message, useChat } from "@ai-sdk/react";
import useSWR from "swr";
 
const fetcher = (url: string) => fetch(url).then((res) => res.json());
 
export default function Chat() {
  // 初期の会話履歴を読み込む
  const { data: initialMessages = [] } = useSWR<Message[]>(
    "/api/initial-chat",
    fetcher,
  );
 
  // AI SDK v5 でストリーミングチャットをセットアップ
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({
    initialMessages,
  });
 
  return (
    <div className="flex flex-col w-full max-w-md py-24 mx-auto stretch">
      {messages.map((m) => (
        <div
          key={m.id}
          className="whitespace-pre-wrap"
          style={{ marginTop: "1em" }}
        >
          <h3
            style={{
              fontWeight: "bold",
              color: m.role === "user" ? "green" : "yellow",
            }}
          >
            {m.role === "user" ? "User: " : "AI: "}
          </h3>
          {m.parts.map((p) => p.type === "text" && p.text).join("\n")}
        </div>
      ))}
 
      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input
          className="fixed dark:bg-zinc-900 bottom-0 w-full max-w-md p-2 mb-8 border border-zinc-300 dark:border-zinc-800 rounded shadow-xl"
          value={input}
          placeholder="天気について質問してみてください..."
          onChange={handleInputChange}
        />
      </form>
    </div>
  );
}

パッケージ設定

必要な依存関係をインストールします:

注意: ai-sdk v5 はまだベータ版です。ベータ期間中は、ai-sdk のベータ版と mastra のベータ版をインストールする必要があります。詳しくはこちらをご覧ください。

package.json


{
  "dependencies": {
    "@ai-sdk/openai": "2.0.0-beta.1",
    "@ai-sdk/react": "2.0.0-beta.1",
    "@mastra/core": "0.0.0-ai-v5-20250625173645",
    "@mastra/libsql": "0.0.0-ai-v5-20250625173645",
    "@mastra/memory": "0.0.0-ai-v5-20250625173645",
    "next": "15.1.7",
    "react": "^19.0.0",
    "react-dom": "^19.0.0",
    "swr": "^2.3.3",
    "zod": "^3.25.67"
  }
}

主要な統合ポイント

実験的な streamVNext 形式のサポート

実験的な streamVNext メソッドに format: 'aisdk' を指定すると、AI SDK v5 とネイティブに互換性があります：


// AI SDK v5 の形式で streamVNext を使用
const stream = await agent.streamVNext(messages, {
  format: 'aisdk'  // AISDKV5OutputStream を返す
});
 
// AI SDK v5 のインターフェースと直接互換
return stream.toUIMessageStreamResponse();

Note: フォーマット対応のある streamVNext メソッドは実験的であり、フィードバックに基づく機能改善の過程で変更される可能性があります。詳細は Agent Streaming のドキュメントを参照してください。

メモリの永続化

会話は Mastra Memory により自動的に永続化されます：

各会話は固有の threadId を使用
ページのリロード時に /api/initial-chat 経由で履歴を読み込み
新しいメッセージはエージェントが自動的に保存

ツール統合

天気ツールはシームレスに統合されています：

天気情報が必要な際はエージェントが自動でツールを呼び出す
リアルタイムのデータを外部 API から取得
構造化された出力により一貫した応答を実現

例を実行する

OpenAI APIキーを設定します:


echo "OPENAI_API_KEY=your_key_here" > .env.local

開発サーバーを起動します:


pnpm dev

http://localhost:3000 にアクセスして、さまざまな都市の天気を尋ねてみましょう！

View Example on GitHub

例: AI SDK v5 との統合

主な機能

ストリーミングチャットインターフェース: AI SDK v5 の useChat フックによるリアルタイム対話
Mastra エージェントの統合: カスタムツールと OpenAI GPT-4o を活用した天気エージェント
永続メモリ: 会話履歴を LibSQL に永続化
互換レイヤー: Mastra と AI SDK v5 のストリームをシームレスに連携
ツール統合: リアルタイムなデータ取得に対応するカスタム天気ツール

Mastra の設定

まず、メモリとツールを使って Mastra エージェントをセットアップします。

src/mastra/index.ts


import { ConsoleLogger } from "@mastra/core/logger";
import { Mastra } from "@mastra/core/mastra";
import { weatherAgent } from "./agents";
 
export const mastra = new Mastra({
  agents: { weatherAgent },
  logger: new ConsoleLogger(),
  // aiSdkCompat: "v4", // オプション: 追加の互換性のため
});

src/mastra/agents/index.ts


import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { Memory } from "@mastra/memory";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { weatherTool } from "../tools";
 
export const memory = new Memory({
  storage: new LibSQLStore({
    url: `file:./mastra.db`,
  }),
  options: {
    semanticRecall: false,
    workingMemory: {
      enabled: false,
    },
    lastMessages: 5
  },
});
 
export const weatherAgent = new Agent({
  name: "Weather Agent",
  instructions: `
    あなたは正確な気象情報を提供する、頼れる天気アシスタントです。
 
    主な役割は、特定の場所の天気情報をユーザーが取得できるように支援することです。回答する際は次を守ってください:
    - 場所が指定されていない場合は、必ず場所を尋ねる
    - 湿度、風の状況、降水量などの関連情報を含める
    - 簡潔でありながら要点を押さえた回答にする
 
    現在の天気データを取得するには weatherTool を使用してください。
  `,
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  tools: {
    weatherTool,
  },
  memory,
});

カスタム天気ツール

リアルタイムの天気データを取得するツールを作成します：

src/mastra/tools/index.ts


import { createTool } from '@mastra/core/tools';
import { z } from 'zod';
 
export const weatherTool = createTool({
  id: 'get-weather',
  description: '指定した場所の現在の天気を取得します',
  inputSchema: z.object({
    location: z.string().describe('都市名'),
  }),
  outputSchema: z.object({
    temperature: z.number(),
    feelsLike: z.number(),
    humidity: z.number(),
    windSpeed: z.number(),
    windGust: z.number(),
    conditions: z.string(),
    location: z.string(),
  }),
  execute: async ({ context }) => {
    return await getWeather(context.location);
  },
});
 
const getWeather = async (location: string) => {
  // ジオコーディング API の呼び出し
  const geocodingUrl = `https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search?name=${encodeURIComponent(location)}&count=1`;
  const geocodingResponse = await fetch(geocodingUrl);
  const geocodingData = await geocodingResponse.json();
 
  if (!geocodingData.results?.[0]) {
    throw new Error(`Location '${location}' not found`);
  }
 
  const { latitude, longitude, name } = geocodingData.results[0];
 
  // 天気 API の呼び出し
  const weatherUrl = `https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=${latitude}&longitude=${longitude}&current=temperature_2m,apparent_temperature,relative_humidity_2m,wind_speed_10m,wind_gusts_10m,weather_code`;
  const response = await fetch(weatherUrl);
  const data = await response.json();
 
  return {
    temperature: data.current.temperature_2m,
    feelsLike: data.current.apparent_temperature,
    humidity: data.current.relative_humidity_2m,
    windSpeed: data.current.wind_speed_10m,
    windGust: data.current.wind_gusts_10m,
    conditions: getWeatherCondition(data.current.weather_code),
    location: name,
  };
};

Next.js API ルート

ストリーミングチャットエンドポイント

実験的な streamVNext を使い、AI SDK v5 形式で Mastra エージェントのレスポンスをストリーミングする API ルートを作成します:

app/api/chat/route.ts


import { mastra } from "@/src/mastra";
 
const myAgent = mastra.getAgent("weatherAgent");
 
export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();
 
  // Use streamVNext with AI SDK v5 format (experimental)
  const stream = await myAgent.streamVNext(messages, {
    format: 'aisdk',  // Enable AI SDK v5 compatibility
    memory: {
      thread: "user-session", // 実際のユーザー/セッション ID を使用
      resource: "weather-chat",
    },
  });
 
  // すでに AI SDK v5 形式のストリームです
  return stream.toUIMessageStreamResponse();
}

初期チャット履歴

Mastra Memory から会話履歴を読み込みます:

app/api/initial-chat/route.ts


import { mastra } from "@/src/mastra";
import { NextResponse } from "next/server";
import { convertMessages } from "@mastra/core/agent"
 
const myAgent = mastra.getAgent("weatherAgent");
 
export async function GET() {
  const result = await myAgent.getMemory()?.query({
    threadId: "user-session",
  });
 
  const messages = convertMessages(result?.uiMessages || []).to('AIV5.UI');
  return NextResponse.json(messages);
}

React チャットインターフェース

AI SDK v5 の useChat フックを使ってフロントエンドを構築します：

app/page.tsx


"use client";
 
import { Message, useChat } from "@ai-sdk/react";
import useSWR from "swr";
 
const fetcher = (url: string) => fetch(url).then((res) => res.json());
 
export default function Chat() {
  // 初期の会話履歴を読み込む
  const { data: initialMessages = [] } = useSWR<Message[]>(
    "/api/initial-chat",
    fetcher,
  );
 
  // AI SDK v5 でストリーミングチャットをセットアップ
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({
    initialMessages,
  });
 
  return (
    <div className="flex flex-col w-full max-w-md py-24 mx-auto stretch">
      {messages.map((m) => (
        <div
          key={m.id}
          className="whitespace-pre-wrap"
          style={{ marginTop: "1em" }}
        >
          <h3
            style={{
              fontWeight: "bold",
              color: m.role === "user" ? "green" : "yellow",
            }}
          >
            {m.role === "user" ? "User: " : "AI: "}
          </h3>
          {m.parts.map((p) => p.type === "text" && p.text).join("\n")}
        </div>
      ))}
 
      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input
          className="fixed dark:bg-zinc-900 bottom-0 w-full max-w-md p-2 mb-8 border border-zinc-300 dark:border-zinc-800 rounded shadow-xl"
          value={input}
          placeholder="天気について質問してみてください..."
          onChange={handleInputChange}
        />
      </form>
    </div>
  );
}

パッケージ設定

必要な依存関係をインストールします:

package.json


{
  "dependencies": {
    "@ai-sdk/openai": "2.0.0-beta.1",
    "@ai-sdk/react": "2.0.0-beta.1",
    "@mastra/core": "0.0.0-ai-v5-20250625173645",
    "@mastra/libsql": "0.0.0-ai-v5-20250625173645",
    "@mastra/memory": "0.0.0-ai-v5-20250625173645",
    "next": "15.1.7",
    "react": "^19.0.0",
    "react-dom": "^19.0.0",
    "swr": "^2.3.3",
    "zod": "^3.25.67"
  }
}

主要な統合ポイント

実験的な streamVNext 形式のサポート

実験的な streamVNext メソッドに format: 'aisdk' を指定すると、AI SDK v5 とネイティブに互換性があります：


// AI SDK v5 の形式で streamVNext を使用
const stream = await agent.streamVNext(messages, {
  format: 'aisdk'  // AISDKV5OutputStream を返す
});
 
// AI SDK v5 のインターフェースと直接互換
return stream.toUIMessageStreamResponse();

メモリの永続化

会話は Mastra Memory により自動的に永続化されます：

各会話は固有の threadId を使用
ページのリロード時に /api/initial-chat 経由で履歴を読み込み
新しいメッセージはエージェントが自動的に保存

ツール統合

天気ツールはシームレスに統合されています：

天気情報が必要な際はエージェントが自動でツールを呼び出す
リアルタイムのデータを外部 API から取得
構造化された出力により一貫した応答を実現

例を実行する

OpenAI APIキーを設定します:


echo "OPENAI_API_KEY=your_key_here" > .env.local

開発サーバーを起動します:


pnpm dev

http://localhost:3000 にアクセスして、さまざまな都市の天気を尋ねてみましょう！

View Example on GitHub

例: AI SDK v5 との統合

主な機能

Mastra の設定

カスタム天気ツール

Next.js API ルート

ストリーミング チャット エンドポイント

初期チャット履歴

React チャットインターフェース

パッケージ設定

主要な統合ポイント

実験的な streamVNext 形式のサポート

メモリの永続化

ツール統合

例を実行する

例: AI SDK v5 との統合

主な機能

Mastra の設定

カスタム天気ツール

Next.js API ルート

ストリーミング チャット エンドポイント

初期チャット履歴

React チャットインターフェース

パッケージ設定

主要な統合ポイント

実験的な streamVNext 形式のサポート

メモリの永続化

ツール統合

例を実行する

ストリーミングチャットエンドポイント

ストリーミングチャットエンドポイント